基于Hadoop2.0的推荐系统研究的中期报告中期报告一、研究背景和意义推荐系统是一种通过分析用户历史行为和兴趣来推荐个性化信息的技术。随着互联网和移动互联网的普及，推荐系统逐渐成为了各种互联网应用的核心技术之一。对于电子商务、社交网络、视频点播等应用场景而言，推荐系统不仅可以提高用户满意度和购买率，还可以对于产品的销售和品牌的推广起到重要作用。Hadoop是一个知名的分布式计算框架，它的主要特点是可以将任务分发到多个节点上并行处理。Hadoop已经被广泛应用于大规模数据的处理和分析，因此有很好的应用前景。为了更好地实现推荐系统的个性化推荐和大规模数据处理，本研究将使用Hadoop2.0作为推荐系统的核心技术，并基于此开展研究。二、研究内容本研究主要涉及以下内容：1、综述推荐系统的发展和研究现状，深入分析推荐系统的关键技术和算法，并选择适合本项目的算法。2、使用Hadoop2.0构建分布式计算环境，将推荐系统中的数据存储在HDFS（HadoopDistributedFileSystem）中，使用MapReduce处理推荐计算过程。3、针对推荐系统中的数据处理、特征抽取和算法实现等方面，进行详细的技术研究和开发。4、进行实验验证和性能测试，评估推荐系统的准确性和效率，总结推荐系统使用Hadoop的优缺点及应用前景。三、预期成果本研究预期达到以下成果：1、构建基于Hadoop2.0的推荐系统，并实现基于关联规则和协同过滤等算法的个性化推荐。2、实现推荐系统的数据存储、处理和计算等功能，并构建可扩展的分布式计算平台。3、评估推荐系统的准确性和效率，并总结推荐系统使用Hadoop的优缺点及应用前景。四、研究计划1、完成对推荐系统算法和技术的深入研究和文献调研，完成研究方案和论文提纲。2、完成Hadoop分布式计算环境的构建和相关技术实现，包括HDFS的搭建和MapReduce模型的编写。3、完成推荐系统的数据处理、特征抽取和算法实现，包括关联规则和协同过滤等算法的开发和实现。4、进行实验验证和性能测试，并根据测试结果对推荐系统进行优化和改进。5、完成论文写作和撰写成果报告。五、参考文献1、JianWang,HongzhiYin,XiaofangZhou.AnExperimentalComparisonofDistributedAlgorithmsforLarge-ScaleSparseMatrixFactorization[C]//InternationalConferenceonDatabaseSystemsforAdvancedApplications.Springer,Cham,2016:131-147.2、JianWang,HongzhiYin,XiaofangZhou.SocialRecommendationwithStrongandWeakTie[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2016,28(10):2608-2621.3、JianWang,HongzhiYin,XiaofangZhou.CollaborativeFilteringwithSocialExposure:AModularApproach[C]//IEEEInternationalConferenceonDataMining.IEEEComputerSociety,2016:1101-1106.4、ZhaoJ,MaoW,JinT,etal.Wadoop:AMapReduce-BasedFrameworkforWebPersonalization[C]//InternationalConferenceonWeb-AgeInformationManagement.Springer,Berlin,Heidelberg,2013:146-157.5、ChenY,WangC,YuH,etal.Hadoop-andMapReduce-BasedDistributedMultimediaRecommendationSystem[C]//InternationalConferenceonComputationalScienceandItsApplications.Springer,Berlin,Heidelberg,2013:531-541.